【正文】 樣本，而是全體數(shù)據(jù)；二、更雜：不是精確性，而是混雜性；三、更好：不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。邁爾——舍恩伯格何許人也？他現(xiàn)任牛津大學(xué)網(wǎng)絡(luò)學(xué)院互聯(lián)網(wǎng)研究所治理與監(jiān)管專業(yè)教授，曾任哈佛大學(xué)肯尼迪學(xué)院信息監(jiān)管科研項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。這不是對(duì)立統(tǒng)一的辯證唯物主義？我把它看作帶著歐洲批判學(xué)派色彩的科學(xué)發(fā)展觀。人類獨(dú)有的弱點(diǎn)、錯(cuò)覺、錯(cuò)誤都是十分必要的，因?yàn)檫@些特性的另一頭牽著的是人類的創(chuàng)造力、直覺和天賦。凱利的《失控》對(duì)比來讀的話就更有意思了，這樣我們對(duì)整個(gè)物質(zhì)世界及至人類社會(huì)就有了更全面更深刻的洞察，從物理王國到生物世界，再到信息社會(huì)?！鄙岫鞑裆踔敛换乇艽髷?shù)據(jù)所產(chǎn)生的負(fù)面影響，他在第七章里談到讓數(shù)據(jù)主宰一切的隱憂。一些對(duì)大數(shù)據(jù)不甚了然的人往往夸大了它的作用，甚至把它神化。但舍恩伯格認(rèn)為大數(shù)據(jù)并非一個(gè)確切的概念。由此推斷，《大數(shù)據(jù)時(shí)代》不是最終答案，也不是標(biāo)準(zhǔn)答案，只是參考答案。凱利的《失控》可以幫助我們解答這個(gè)問題？至少可以提供更多的思考維度。舍恩伯格在討論大數(shù)據(jù)的角色定位時(shí)仍把它置于數(shù)據(jù)應(yīng)用的商業(yè)系統(tǒng)中，而沒有把它置于整個(gè)社會(huì)系統(tǒng)里，但他在第二部分大數(shù)據(jù)時(shí)代的管理變革中討論了這個(gè)問題。大數(shù)據(jù)研究的一大驅(qū)動(dòng)力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數(shù)據(jù)時(shí)代的商業(yè)變革。世間萬物的復(fù)雜性多樣化并非非此即彼那么簡單，舍恩伯格也是這種二元對(duì)立的幼稚思維嗎？其實(shí)不然，讀者在閱讀時(shí)一定要看清楚他是在什么語境下說的，不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。傳播即數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)即關(guān)系?！备哂泻暧^視野和東方哲學(xué)思維。聯(lián)系到舍恩伯格第二個(gè)觀點(diǎn)中所說的相關(guān)關(guān)系，我理解他說的全體數(shù)據(jù)不是指數(shù)量而是指范圍，即大數(shù)據(jù)的隨機(jī)樣本不限于目標(biāo)數(shù)據(jù)，還包括目標(biāo)以外的所有數(shù)據(jù)。對(duì)于第一個(gè)觀點(diǎn)，我不敢茍同。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和ibm等全球頂級(jí)企業(yè)，他是歐盟互聯(lián)網(wǎng)官方政策背后真正的制定者和參與者，他還先后擔(dān)任多國政府高層的智囊。在這個(gè)信息爆炸的時(shí)代，大數(shù)據(jù)給人類社會(huì)的方方面面帶來了巨大的變革，這是社會(huì)發(fā)展的潮流，不可逆轉(zhuǎn)，我們只有順應(yīng)這種潮流，把握住大數(shù)據(jù)時(shí)代變革的思想，才能在時(shí)代潮流中成為佼佼者，在思維上思路上略高一籌，才能在行動(dòng)中占得先機(jī)！篇四：《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀書心得大數(shù)據(jù)時(shí)代，引領(lǐng)信息全球化——讀《大數(shù)據(jù)時(shí)代》有感如今說起新媒體和互聯(lián)網(wǎng)，必提大數(shù)據(jù)，似乎不這樣說就out了。也用《少數(shù)派的報(bào)告》這部電影來說明如果癡迷于數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致我們將生活在一個(gè)沒有獨(dú)立選擇和自由意志的社會(huì)，如果一切變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，我們將被禁錮在大數(shù)據(jù)的可能性之中。很明顯作者所舉的例子都是屬于商業(yè)領(lǐng)域的，但是對(duì)于其他領(lǐng)域來說這個(gè)觀點(diǎn)就值得商榷了。作者覺得相關(guān)關(guān)系對(duì)于預(yù)測一些事情已經(jīng)足夠了，不用花大力氣去研究他們的因果關(guān)系。作者是基于數(shù)據(jù)不可能百分之百正確的考慮而做出這樣的判斷的，如果采用小數(shù)據(jù)一個(gè)數(shù)據(jù)的錯(cuò)誤就會(huì)導(dǎo)致結(jié) 果的誤差很大，但是如果數(shù)據(jù)足夠多、數(shù)據(jù)足夠雜那得出的結(jié)果就越靠近正確答案。比如說，你要檢測食品中致癌物質(zhì)是否超標(biāo)，你不可能每一件食品你都檢測一遍吧。作者用大數(shù)據(jù)與喬布斯的癌癥治療例子說明了使用全部數(shù)據(jù)而非樣本的意義，列舉了日本“相撲”等來證明使用全體數(shù)據(jù)的重要性。后兩個(gè)部分都是以第一部分這三個(gè)觀點(diǎn)為基礎(chǔ)展開闡述的。這三個(gè)方面是大數(shù)據(jù)時(shí)代所給我們帶來的思維上的改變，所謂思路決定出路，思路有了創(chuàng)新，有了拓展，相應(yīng)的社會(huì)也就會(huì)有很大的變化。作者在第一部分提出了三個(gè)比較令人震驚的觀點(diǎn)，也就是大數(shù)據(jù)的精髓在于我們分析信息時(shí)的三個(gè)轉(zhuǎn)變，這三個(gè)轉(zhuǎn)變將改變我們的理解和組建社會(huì)的方法。生活，工作以及思維的大變革——讀《大數(shù)據(jù)時(shí)代》有感及所思讀了《大數(shù)據(jù)時(shí)代》后，感覺到一個(gè)大變革的時(shí)代將要來臨。而在零售業(yè)中，數(shù)據(jù)分析的技術(shù)與手段更是得到廣泛的應(yīng)用，傳統(tǒng)企業(yè)如沃爾瑪通過數(shù)據(jù)挖掘重塑并優(yōu)化供應(yīng)鏈，新崛起的電商如卓越亞馬遜、淘寶等則通過對(duì)海量數(shù)據(jù)的掌握和分析，為用戶提供更加專業(yè)化和個(gè)性化的服務(wù)。大數(shù)據(jù)，其影響除了經(jīng)濟(jì)方面的，它同時(shí)也能在政治、文化等方面產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響，大數(shù)據(jù)可以幫助人們開啟循“數(shù)”管理的模式，也是我們當(dāng)下“大社會(huì)”的集中體現(xiàn)，三分技術(shù)，七分?jǐn)?shù)據(jù)，得數(shù)據(jù)者得天下。每當(dāng)我們要做出決策的時(shí)候，大數(shù)據(jù)就無處不在。自己解決不了就只能依靠專家來指點(diǎn)迷津?！洞髷?shù)據(jù)時(shí)代》也擔(dān)心“最后做出決策的將是機(jī)器而不是人”。問題不解決，我就沒法思考和工作，自然就沒法活了！更何況還有兩個(gè)更可怕的事情。兩者好像又是對(duì)立的。邏輯是——描述時(shí)空信息“類”與“類”之間長時(shí)間有效不變的先后變化關(guān)系規(guī)則。反正我也不喜歡、也學(xué)不會(huì)它們。近幾十年，我們總是在遇到各種各樣的新思維。”書中幾乎肯定要顛覆統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論和方法，也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學(xué)的理論已經(jīng)脫離實(shí)際”來“終結(jié)”量子力學(xué)。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結(jié)”或顛覆一些傳統(tǒng)上作為我們思維和生存基本理論、方法和方式?？蛻魯?shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)等海量數(shù)據(jù)不斷增長，海量機(jī)遇和挑戰(zhàn)也隨之而來，適應(yīng)變革，適者生存。大數(shù)據(jù)是在互聯(lián)網(wǎng)背景下數(shù)據(jù)從量變到質(zhì)變的過程。小數(shù)據(jù)停留在說明過去，大數(shù)據(jù)用驅(qū)動(dòng)過去來預(yù)測未來。信息時(shí)代依賴于數(shù)據(jù)的爆發(fā)，只是當(dāng)數(shù)據(jù)爆發(fā)到無法駕馭的狀態(tài)，大數(shù)據(jù)時(shí)代應(yīng)運(yùn)而生。數(shù)據(jù)可分為模擬數(shù)據(jù)和數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)兩大類。信息和數(shù)據(jù)的定義。這種積累利用方法可能與書中作者所說的利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測、創(chuàng)新相比起來不是足夠高端，但是新的方法需要人去摸索，我也愿意成為這樣的第一人，我也堅(jiān)信大數(shù)據(jù)能夠給這樣一個(gè)領(lǐng)域帶來另一片天空。我當(dāng)時(shí)就在想還好這東西產(chǎn)量不是很高，一臺(tái)渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)僅僅葉片數(shù)量就是數(shù)千了。而我的專業(yè)就是飛行器動(dòng)力，我很清楚我國航空發(fā)動(dòng)機(jī)的研究制造水平是深深限制了空軍力量的發(fā)展。如果真是這樣，我只覺得我需要思維上的變革，可我做不到，我接受不了事物與事物之間的黑盒子。如果我在數(shù)學(xué)建模提出一種產(chǎn)生某個(gè)結(jié)果的原因，我是需要明明白白地把其他因素的影響一一剔除。我們才是數(shù)據(jù)之源，我們才應(yīng)是數(shù)據(jù)的受益者。那大數(shù)據(jù)對(duì)我這樣一名工科大學(xué)生有什么用，對(duì)于我這一名國防生又什么用呢，這樣的一本書是否能夠更好的幫助我在未來的工作崗位上博得頭籌，取得一番成績！還有為了接觸、利用大數(shù)據(jù)并防范大數(shù)據(jù)所帶來的弊病，我又該怎么做呢？書中有這樣一句話：大數(shù)據(jù)是一種資源，也是一種工具。能僅僅為了收集數(shù)據(jù)而收集數(shù)據(jù)，要讓數(shù)據(jù)在如何全面反映一個(gè)學(xué)生的能力、全面反映教師的教育質(zhì)量等方面做出實(shí)踐和探索。在過去，如果你想成為一個(gè)優(yōu)秀的生物學(xué)家，一定要認(rèn)識(shí)很多生物學(xué)家。過去的教學(xué)，因?yàn)闆]有大量數(shù)據(jù)的支撐，該教什么全憑教師自己跟著感覺走。三、需要關(guān)注的一些問題從教育的角度看，大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，對(duì)教育的變革將帶來巨大的影響。信息只能被數(shù)據(jù)化，其巨大的潛在價(jià)值才有可能被釋放出來。首先你要知道所需的資料在那本書中，其次你還要仔細(xì)地去翻閱這些數(shù)字化的資源，以便找到你所需要的信息。第三，數(shù)據(jù)化比數(shù)字化更加重要數(shù)字化是將模擬數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成0和1的二進(jìn)制碼，以便電腦進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的過程。20xx年甲型H1N1流感發(fā)生之后，美國的衛(wèi)生系統(tǒng)極力想從因果關(guān)系上來找到流感的源頭，但信息反饋的速度太慢，讓專家們束手無策。不僅如此，由于掌握的數(shù)據(jù)過少，人們還容易從線性關(guān)系的角度找尋事物之間的因果關(guān)系。但事實(shí)上，人被狂犬病狗咬傷后換上狂犬病的概率是只有七分之一，就算沒有狂犬疫苗，這個(gè)孩子活下來的幾率還是有85%。第二，傳統(tǒng)的思維習(xí)慣受到挑戰(zhàn)因果關(guān)系思維，是人們生活中最為普遍的一種思維方式。這兩個(gè)數(shù)據(jù)庫本身是完全獨(dú)立的，在作分析之前從來沒有想過可以做這樣的研究。有了大數(shù)據(jù)之后，這樣的難題就可以迎刃而解了。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，這樣的研究方式收到了極大的挑戰(zhàn)。長期以來，我們總是通過這樣的方式來認(rèn)識(shí)世界，對(duì)其有宗教般的信仰。科學(xué)探究的基本路徑是：發(fā)現(xiàn)問題，提出假設(shè)，制定方案，實(shí)踐探究，分析數(shù)據(jù)，得出結(jié)論。例如知道流感將會(huì)擴(kuò)散到哪里就足夠了，我不需要知道為什么；知道什么時(shí)候在網(wǎng)上購買機(jī)票能夠獲得最優(yōu)惠的價(jià)格就足夠了，我不需要知道為什么此時(shí)價(jià)格最低。轉(zhuǎn)變之三：不再探求難以捉摸的因果關(guān)系，轉(zhuǎn)而關(guān)注事物的相關(guān)關(guān)系。不過，他用三大轉(zhuǎn)變描述了大數(shù)據(jù)的特性：轉(zhuǎn)變之一：在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們可以分析更多的數(shù)據(jù)，有時(shí)候甚至可以處理和某個(gè)特別現(xiàn)象相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，而不再依賴于隨機(jī)采樣。一、什么是大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)是當(dāng)前最熱門的話題之一。望遠(yuǎn)鏡能夠讓我們感受宇宙，顯微鏡能夠讓我們觀測微生物，它們都是收集海量數(shù)據(jù)的新工具，因?yàn)檫@種工具的發(fā)明，人們同步更新了分析數(shù)據(jù)的技術(shù)和方法，促進(jìn)了人們對(duì)世界更好的理解。不管你是否意識(shí)到它的存在，大數(shù)據(jù)都將越來越快地改變我們這個(gè)時(shí)代，包括我們的生活方式。建議還是用紙質(zhì)的日記代替電腦日記，避免信息傳播范圍太大，管理好自己的日記本。物防，就是重要的數(shù)據(jù)一定要備份保留，而且應(yīng)當(dāng)做到備份與原始文件是物理隔離，無關(guān)的信息應(yīng)當(dāng)及時(shí)刪除，減輕硬盤的壓力。第二，關(guān)于數(shù)據(jù)管理的看法。而我們很多人對(duì)大數(shù)據(jù)還很陌生，只是被動(dòng)的適應(yīng)著大數(shù)據(jù)給生活帶來的改變。IBM的研究稱，整個(gè)人類文明所獲得的全部數(shù)據(jù)中，有90%是過去兩年內(nèi)產(chǎn)生的。發(fā)出的社區(qū)帖子達(dá)200萬個(gè)(相當(dāng)于《時(shí)代》雜志770年的文字量)?！按髷?shù)據(jù)”在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)指的是這樣一種現(xiàn)象：互聯(lián)網(wǎng)公司在日常運(yùn)營中生成、累積的用戶網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)。金說：“這是一場革命，龐大的數(shù)據(jù)資源使得各個(gè)領(lǐng)域開始了量化進(jìn)程，無論學(xué)術(shù)界、商界還是政府，所有領(lǐng)域都將開始這種進(jìn)程。它已經(jīng)上過《紐約時(shí)報(bào)》《華爾街日?qǐng)?bào)》的專欄封面，進(jìn)入美國白宮的新聞，現(xiàn)身在國內(nèi)一些互聯(lián)網(wǎng)主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進(jìn)了投資推薦報(bào)告。云計(jì)算主要為數(shù)據(jù)資產(chǎn)提供了保管、訪問的場所和渠道，而數(shù)據(jù)才是真正有價(jià)值的資產(chǎn)。首先，最早提出“大數(shù)據(jù)”時(shí)代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：“數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)因素。但對(duì)某些領(lǐng)域，盲目使用大數(shù)據(jù)只會(huì)適得其反。這能在一定程度上防止數(shù)據(jù)濫用的發(fā)生和數(shù)據(jù)獨(dú)裁。不知不覺中，個(gè)人的一舉一動(dòng)都暴露在政府甚至私人企業(yè)之下，還面臨潛在的泄露風(fēng)險(xiǎn)。大數(shù)據(jù)時(shí)代的價(jià)值鏈由三部分構(gòu)成，我把它們簡化為“生產(chǎn)—分析—使用”三個(gè)環(huán)節(jié)，這對(duì)應(yīng)書中的三種類型公司： 第一種是基于數(shù)據(jù)本身的公司，第二種是基于技能，第三種則是基于思維。對(duì)這些數(shù)據(jù)的利用，不僅要考慮到其初次使用價(jià)值，更要放眼它未來可能的用途以提高數(shù)據(jù)的利用率。在對(duì)思維變革這一部分的闡述中，最重要也是全書的核心觀點(diǎn)就是大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們應(yīng)該從追求“因果關(guān)系”的舊思維方式向追求“相關(guān)關(guān)系”轉(zhuǎn)變。統(tǒng)計(jì)結(jié)果往往不能重復(fù)使用，造成數(shù)據(jù)利用率低。結(jié)構(gòu)上，作者通過大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革、商業(yè)變革和管理變革三個(gè)角度依次闡述，條理清晰。下面是帶來的大數(shù)據(jù)時(shí)代讀書心得，歡迎查看。邁爾舍恩伯格教授的著作，這本書也被尊為國外大數(shù)據(jù)研究的先河之作。這本書最大的優(yōu)點(diǎn)就在于作者利用上百個(gè)例子來對(duì)大數(shù)據(jù)的方方面面做了詳細(xì)解說，讓外行也很容易理解。在過去，由于技術(shù)限制，人們做統(tǒng)計(jì)時(shí)只能收集有限的數(shù)據(jù)做樣本，其中要考慮隨機(jī)樣本的選擇，努力減小因樣本問題出現(xiàn)的誤差?！靶?shù)據(jù)”時(shí)代，一個(gè)樣本的錯(cuò)誤就可以造成對(duì)總體估計(jì)的失敗，幸運(yùn)的是，“大數(shù)據(jù)”時(shí)代對(duì)精確性不再那么要求苛刻——也無法要求太嚴(yán)格——數(shù)據(jù)的數(shù)量足以彌補(bǔ)這一缺陷?！贝髷?shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)獲取方式是多種多樣，數(shù)據(jù)形式也是千變?nèi)f化，任何文字、行為、萬物都可以被數(shù)據(jù)化后用來分析。對(duì)于這樣的公司來說，數(shù)據(jù)就是他們的核心，如何在資產(chǎn)負(fù)債表上給他們一個(gè)公正的體現(xiàn)正是我們需要考慮的。對(duì)于普通人來說，大數(shù)據(jù)時(shí)代最關(guān)心的還是隱私問題。大數(shù)據(jù)時(shí)代的風(fēng)險(xiǎn)控制靠的是“算法師”，類似會(huì)計(jì)師一樣的職業(yè)，對(duì)大數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度或有效性進(jìn)行鑒定。但我們也應(yīng)該保持清醒，大數(shù)據(jù)并不是萬能藥，對(duì)某些領(lǐng)域或環(huán)節(jié)，使用大數(shù)據(jù)是一種簡單且實(shí)用的選擇。在寫心得體會(huì)前，我想再重新審視一下關(guān)于大數(shù)據(jù)的歷史沿革和現(xiàn)實(shí)意義。大數(shù)據(jù)作為云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)之后又IT行業(yè)又一大顛覆性的技術(shù)革命。其次，進(jìn)入2012年，大數(shù)據(jù)(big data)一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時(shí)代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并命名與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新。哈佛大學(xué)社會(huì)學(xué)教授加里大數(shù)據(jù)分析常和云計(jì)算聯(lián)系到一起，因?yàn)閷?shí)時(shí)的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。發(fā)出的郵件有2940億封之多(相當(dāng)于美國兩年的紙質(zhì)信件數(shù)量)。而到2012年為止，人類生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量是200PB，全人類歷史上說過的所有話的數(shù)據(jù)量大約是5EB。大數(shù)據(jù)已經(jīng)是信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必然趨勢，可以說，大數(shù)據(jù)現(xiàn)在已經(jīng)開始慢慢滲透入我們的生活，如：現(xiàn)在流行的打車軟件、三維立體化社區(qū)的建立、某些從事生產(chǎn)銷售的行業(yè)利用大數(shù)據(jù)來優(yōu)化規(guī)模和實(shí)現(xiàn)利益最大化。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來會(huì)使人們的生活節(jié)奏急速加快，信息的時(shí)效性決定了它的流通速率，人們的生活節(jié)奏要跟上信息流通的速率，就不得不加快自己的節(jié)奏，人們會(huì)越來越忙，到那時(shí)，就像現(xiàn)在的日本，可能想找個(gè)人聽你說說話，真的是一件很難的事。技防，就是要運(yùn)用軟件來管理和處理數(shù)據(jù)，經(jīng)常檢查更新數(shù)據(jù)庫，定時(shí)查殺電腦病毒，確保電腦狀況安全。越是隱私的信息，越要遠(yuǎn)離網(wǎng)絡(luò)，不要再公開的社交網(wǎng)絡(luò)儲(chǔ)存和展示個(gè)人圖片、資料等信息，免得被非法人士采用和竊取。第二篇：大數(shù)據(jù)時(shí)代讀書心得體會(huì)大數(shù)據(jù)時(shí)代讀書心得體會(huì)大數(shù)據(jù)時(shí)代讀書心得體會(huì)1未來的十年，將是大數(shù)據(jù)引領(lǐng)下的智慧科技時(shí)代。他通過一個(gè)大家熟知的事例，來幫助我們理解“大數(shù)據(jù)”的潛在影響力，那就是四個(gè)世紀(jì)之前望遠(yuǎn)鏡和顯微鏡的發(fā)明。一個(gè)大數(shù)據(jù)的時(shí)代，不經(jīng)意間順理成章地翩然而至。維克托也并未直接給出大數(shù)據(jù)的定義。如果我們對(duì)于一個(gè)事物只有50個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，那么每一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)都必須非常精確，